TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 " [! m7 n2 y# B+ t% t
+ h# X6 `8 N! `4 W
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 v2 |& w5 {2 I7 J# A. h& n9 }+ P& u
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:( o" W) P' C8 l' p2 C$ y1 r. H0 v
----------------------------------------------, Q" }/ Z% ] x$ {$ T, H( g
import torch' `! O& }2 }$ Q, j7 H
import numpy as np7 B4 [' h3 T( I$ n
import matplotlib.pyplot as plt
: x X! F: q: B! ~import random
+ [6 D6 k9 q( D3 T3 d7 }9 C. _2 t
2 |' j8 F6 g9 U5 Q' i1 H; `5 xx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 |' l. Q9 X# x* {% [2 o/ m1 fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ P9 K$ D+ {, Z
2 D9 A3 H7 V% ]" t4 ?- M
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
% o. E9 K4 i8 N* a2 _b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 O' s4 T" ]% |, W1 K+ O
0 ? T5 m9 L* {7 U6 pepochs = 100
J9 r; M: K/ Z9 I! K( {+ k2 O V K( c2 _+ A
losses = []: h) f6 ~3 p) s, x! y9 P d
for i in range(epochs):! ?# t/ B& ?( J2 O, _9 J9 G' b
y_pred = (x*w+b) # 预测! x1 i1 Y+ C( h
y_pred.reshape(-1)0 ]& ^; k2 T2 d" L) h. b8 H7 [) @
: Z, F0 u" X/ a. ^
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
/ `8 w8 V7 k2 t4 H. L. h losses.append(loss)# X8 A- j. i4 Q% k% w
9 e/ @. c9 X1 t6 ~( }8 ` loss.backward() # autograd
4 m5 N) X: I* w2 q with torch.no_grad():5 z2 O9 s% ~! ~, ~, ~5 A" g
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
; x& l2 b( q; n0 I3 `/ S b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
% P, r9 J/ z i0 ^ w.grad.zero_()
) O& v- a; B+ I b.grad.zero_()- c0 E C4 o C8 H* A) Z9 ~
; E# V' z& u3 O% x/ Nprint(w.item(),b.item()) #结果4 r% B6 @$ j) V: c) P
% x2 U7 x2 \) Z% K) L, B6 e' K
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
( g, x. @% P0 r9 m% U, B# v---------------------------------------------- r! E# f& d& |0 @& n# R5 L. }
最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。9 d8 j- h3 W" ?3 g! \
高手们帮看看是神马原因?
5 d5 |% G: W: x6 q |
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